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Student Dispositions and Instructional Practices as Predictors of Science Achievement: A Multilevel Analysis of PISA 2022 Data from Kosovo

Mediante un análisis multinivel de los datos de PISA 2022 de Kosovo, este estudio identifica la instrucción adaptativa como el predictor más potente del rendimiento en ciencias, explicando el 19,1% de la varianza entre escuelas y superando la influencia de la curiosidad y la creatividad a nivel de estudiante, destacando así el papel crítico de las prácticas de instrucción a nivel de escuela para reducir la desigualdad educativa.

Autores originales: Fidelis Chinedu Onwunyili, Emmanuel Atiatorme, John Amoako Mensah, Adam Maltese

Publicado 2026-07-13

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CC BY 4.0

Autores originales: Fidelis Chinedu Onwunyili, Emmanuel Atiatorme, John Amoako Mensah, Adam Maltese

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

Imagina el aula de ciencias en Kosovo como un mundo de videojque gigante y bullicioso. En este mundo, cada jugador (estudiante) comienza con un conjunto único de "estadísticas de personaje", y cada servidor (escuela) funciona con un tipo específico de "motor de juego" (estilo de enseñanza). Un equipo de investigadores de la Universidad de Indiana decidió descargar el último archivo de guardado del torneo mundial de ciencias de 2022 (PISA) para descubrir qué es lo que realmente hace que los jugadores suban de nivel sus puntuaciones de ciencias.

No solo miraron a los jugadores; también miraron a los servidores. Utilizando una herramienta estadística superprecisa llamada "modelo multinivel" (piensa en esto como un microscopio que puede hacer zoom en un solo jugador y luego alejar el zoom para ver todo el servidor al mismo tiempo), analizaron datos de 4.891 estudiantes de 100 escuelas.

Esta es la historia de lo que encontraron, los mitos que desmintieron y los números que importan.

El Gran Descubrimiento: El "Motor de Juego" es lo que más Importa

Lo más sorprendente que encontraron los investigadores es que el estilo de enseñanza de la escuela es el campeón de peso pesado de las puntuaciones de ciencias.

Específicamente, un estilo de enseñanza llamado "instrucción adaptativa" es el predictor de éxito más poderoso. Imagina a un profesor que no se limita a leer un guion para toda la clase. En su lugar, este profesor es como un maestro chef que prueba cada plato y ajusta el sazón para cada persona. Reduce la velocidad para los estudiantes que están confundidos, acelera para los que están aburridos y cambia la receta para adaptarse a diferentes estilos de aprendizaje.

El artículo muestra que las escuelas donde los profesores realizan este tipo de "cocina adaptativa" tienen puntuaciones de ciencias 32.67 puntos más altas por cada salto estándar en la capacidad de adaptación. Este efecto es tan fuerte que supera incluso a las personalidades más talentosas de los estudiantes. De hecho, este estilo de enseñanza explicó el 19.1% de las diferencias en las puntuaciones entre las escuelas. Es la palanca más grande que tiene el sistema para tirar de ella y cerrar la brecha entre las escuelas de alto rendimiento y las de bajo rendimiento.

Las Estadísticas del Jugador: La Curiosidad es el Arma Secreta

En el lado del estudiante, los investigadores observaron dos "habilidades pasivas" especiales: Curiosidad y Creatividad.

Curiosidad: Esta fue la estadística de jugador más fuerte. Los estudiantes que preguntaban "¿Por qué?" y "¿Cómo funciona esto?" obtenían puntuaciones más altas. Los datos muestran que la curiosidad es un potenciador fiable, añadiendo un aumento significativo a las puntuaciones incluso en escuelas donde el estilo de enseñanza no es perfecto. Es como tener una linterna integrada que te ayuda a encontrar objetos ocultos incluso en una habitación oscura.
Creatividad: Esta también fue una estadística útil, aunque ligeramente menos poderosa que la curiosidad. Los estudiantes que sentían que su escuela permitía soluciones originales y el pensamiento creativo se desempeñaban mejor. Es una herramienta útil, pero no tiene el mismo poder de carga pesada que la curiosidad.

Lo que el Artículo Descarta Explícitamente (Los "Cazadores de Mitos")

Es tan importante saber qué no funcionó como saber qué sí. Los investigadores probaron algunas ideas que mucha gente podría asumir que son ciertas, pero los datos dijeron "no".

La retroalimentación no es la solución mágica (en este contexto específico): Podrías pensar que los profesores que dan mucha retroalimentación (como "¡Buen trabajo!" o "Inténtalo de nuevo aquí") serían la clave. Pero en este estudio, las prácticas de retroalimentación no mostraron un vínculo significativo con puntuaciones de ciencias más altas. Los números eran tan pequeños que eran básicamente cero. El artículo sugiere que en las escuelas de Kosovo, la forma en que se da la retroalimentación podría ser diferente de lo que esperan los estudios internacionales, o quizás la "instrucción adaptativa" (cambiar la lección) es tan poderosa que ahoga el efecto de la retroalimentación.
El Mito de la "Combinación Perfecta": Los investigadores se preguntaron si un estudiante curioso haría extraordinariamente bien en una escuela con un profesor adaptativo perfecto (una "combinación" entre jugador y servidor). Probaron esta interacción de nivel cruzado. ¿El resultado? No hubo una interacción significativa. Resulta que los estudiantes curiosos lo hacen bien independientemente del estilo de enseñanza de la escuela, y los estudiantes creativos lo hacen bien independientemente del estilo de retroalimentación. La "combinación mágica" no ocurrió; las estadísticas fueron uniformes en todos los ámbitos.
Estatus de Inmigrante: El estudio comprobó si ser un estudiante inmigrante marcaba la diferencia. Tras controlar otros factores, los datos mostraron que no hay una diferencia significativa en las puntuaciones de ciencias entre estudiantes inmigrantes y nativos.

Los Números: ¿Qué tan seguros estamos?

Los investigadores no solo adivinaron; pasaron los números por un proceso riguroso.

La Agrupación (Clustering): Encontraron que el 32.4% de la diferencia en las puntuaciones de ciencias se debía a la escuela a la que asistía el estudiante, no solo a quién era el estudiante. Esto demostó que mirar las escuelas y los estudiantes juntos era necesario.
La Confianza: Los hallazgos para la curiosidad, la creatividad y la instrucción adaptativa son estadísticamente significativos, lo que significa que las probabilidades de que estos resultados ocurran por puro azar son extremadamente bajas (menos de 1 en 1,000 para la curiosidad y la instrucción adaptativa).
Los Límites: El artículo es cuidadoso al decir que esto es una "instantánea" (datos transversales). Muestra una fuerte conexión, pero no demuestra que la curiosidad cause las puntuaciones altas o que la enseñanza adaptativa las cause. Es una correlación, no una varita mágica. Además, el modelo solo explicó el 8.0% de la variación total en las puntuaciones, lo que significa que todavía existen muchos otros factores (como el conocimiento previo o los recursos familiares) que el estudio no midió.

La Conclusión

Si quieres aumentar las puntuaciones de ciencias en Kosovo, el artículo sugiere dos movimientos principales:

Entrenar a los profesores para ser "Chefs Adaptativos". Esta es la herramienta más poderosa disponible en este momento.
Nutrir la curiosidad del estudiante. Es una habilidad robusta que ayuda a los estudiantes a tener éxito incluso cuando el sistema es difícil.

El artículo no promete un problema resuelto, pero señala el camino. Sugiere que al ajustar el "motor de juego" (la enseñanza) y fomentar las "estadísticas del jugador" (la curiosidad), todo el sistema puede subir de nivel. Pero también advierte que no podemos confiar solo en la retroalimentación o esperar una combinación mágica entre el estudiante y la escuela; el verdadero trabajo reside en las decisiones diarias y adaptativas que los profesores toman en el aula.

Resumen Técnico: Las disposiciones estudiantiles y las prácticas de instrucción como predictores del logro en ciencias en Kosovo

Planteamiento del problema
Este estudio aborda el bajo rendimiento persistente del sistema educativo de Kosovo en ciencias, evidenciado por su puntuación media en PISA 2022 de 353.57, que se sitúa aproximadamente 146 puntos por debajo de la media de la OCDE. Si bien investigaciones previas han examinado por separado los factores motivacionales a nivel de estudiante y las prácticas de instrucción a nivel de escuela, pocos estudios han analizado su influencia conjunta dentro de un marco analítico unificado, particularmente en contextos educativos de bajo rendimiento y post-conflicto. El estudio busca determinar hasta qué punto los recursos disposicionales a nivel de estudiante (curiosidad y creatividad) y las prácticas de instrucción a nivel de escuela (instrucción adaptativa y retroalimentación) predicen el logro en ciencias en Kosovo, y si las prácticas a nivel de escuela moderan la relación entre las disposiciones estudiantiles y el logro.

Metodología
La investigación emplea un diseño de modelos lineales jerárquicos de dos niveles (multinivel) de corte transversal, utilizando datos de la evaluación PISA 2022 en Kosovo.

Muestra: La muestra analítica consiste en 4,891 estudiantes anidados en 100 escuelas. Esta muestra se derivó del conjunto de datos completo de PISA 2022 para Kosovo (6,027 estudiantes en 229 escuelas) tras agregar los datos de los docentes al nivel de la escuela (requiriendo un mínimo de tres docentes por escuela) y abordar los datos faltantes en las variables disposicionales de los estudiantes mediante imputación múltiple.
Variable de resultado: El logro en ciencias se midió utilizando diez valores plausibles generados por PISA para dar cuenta de la incertidumbre de la medición.
Predictores:
- Nivel 1 (Estudiante): Curiosidad (motivación intrínseca para explorar) y Creatividad (percepción de oportunidades creativas), junto con controles demográficos: estatus socioeconómico (ESCS), género y estatus de inmigrante.
- Nivel 2 (Escuela): Informes agregados de los docentes sobre Instrucción Adaptativa (ajuste de la pedagogía a diversas necesidades) y Prácticas de Retroalimentación (frecuencia y calidad de la retroalimentación).
Enfoque analítico: El estudio utilizó el paquete WeMix en R para estimar modelos multinivel ponderados, incorporando tanto el peso de muestreo a nivel de estudiante (W_FSTUWT) como a nivel de escuela (W_SCHGRNRABWT) para asegurar la representatividad de la población. Para manejar la estructura de valores plausibles del resultado, se utilizó la función de envoltorio mixPV para estimar modelos por separado en los diez valores plausibles y combinar los resultados utilizando las reglas de Rubin. Los datos faltantes sobre curiosidad y creatividad (derivados del diseño de cuadernillos rotados de PISA) se abordaron mediante el paquete mice con emparejamiento de media predictiva.
Selección de modelos: Se estimaron cuatro modelos secuenciales. La selección de modelos se guio por los valores medios de AICbar (promediados a través de los valores plausibles y los conjuntos de datos imputados) en lugar de pruebas de razón de verosimilitud, debido a la complejidad de combinar las estadísticas de prueba en este contexto.

Resultos clave
El análisis arrojó los siguientes hallazgos basados en el modelo seleccionado final (Modelo 2):

Correlación Intraclase (ICC): El modelo incondicional reveló un ICC de .324, lo que indica que el 32.4% de la varianza total en el logro en ciencias es atribuible a las diferencias entre escuelas, justificando el enfoque multinivel.
Predictores a nivel de estudiante:
- La Curiosidad fue el predictor disposicional más fuerte del logro en ciencias ( $\beta = .084, p < .001$ ).
- La Creatividad también demostró un efecto positivo significativo ( $\beta = .046, p = .005$ ), aunque su tamaño de efecto fue menor que el de la curiosidad.
- El estatus socioeconómico (ESCS) y el género (masculino) fueron predictores positivos significativos. El estatus de inmigrante no fue significativo.
Predictores a nivel de escuela:
- La Instrucción Adaptativa surgió como el predictor general más fuerte en el modelo ( $\beta = .192, p = .005$ ), explicando el 19.1% de la varianza entre escuelas. Un aumento de una desviación estándar en la instrucción adaptativa se asoció con un incremento de 32.67 puntos en el logro en ciencias.
- Las Prácticas de Retroalimentación no fueron un predictor significativo ( $\beta = -.022, p = .755$ ) tras controlar la instrucción adaptativa.
Interacciones de nivel cruzado: Las interacciones entre las disposiciones estudiantiles y las prácticas de instrucción (Curiosidad $\times$ Instrucción Adaptativa; Creatividad $\times$ Retroalimentación) no fueron estadísticamente significativas, lo que sugiere que los beneficios de la curiosidad y la creatividad son relativamente uniformes en todas las escuelas, independientemente del entorno de instrucción.
Varianza explicada: El modelo final explicó el 2.7% de la varianza intraescolar, el 19.1% de la varianza entre escuelas y el 8.0% de la varianza total en el logro en ciencias.

Significancia y contribuciones
El artículo reclama tres contribuciones primarias a la literatura y al discurso de políticas:

Extensión contextual: Establece la curiosidad y la creatividad como predictores significativos del logro en ciencias en un contexto educativo de bajo rendimiento persistente y no occidental, extendiendo la investigación previa que se ha centrado mayoritariamente en sistemas occidentales de alto rendimiento.
Palanca de instrucción: Identifica la instrucción adaptativa como una palanca más poderosa para reducir la desigualdad de logros entre escuelas que las disposiciones individuales de los estudiantes. El hallazgo de que la instrucción adaptativa a nivel de escuela explica sustancialmente más varianza que los factores a nivel de estudiante sugiere que mejorar la calidad de la instrucción es una vía crítica para la mejora sistémica en Kosovo.
Rigor metodológico: El estudio demuestra la importancia metodológica del manejo adecuado de los valores plausibles y la ponderación de dos niveles en los análisis multinivel de PISA. Los autores señalan que los enfoques analíticos incorrectos pueden conducir a estimaciones de ICC y errores estándar sustancialmente diferentes, lo que tiene implicaciones directas en la precisión de las inferencias relevantes para las políticas.

Limitaciones y modestia de las afirmaciones
Los autores señalan explícitamente varias limitaciones que califican sus conclusiones:

Inferencia causal: El diseño transversal impide la inferencia causal; las asociaciones son correlacionales.
Restricciones de medición: El peso a nivel de escuela se derivó del archivo del cuestionario de docentes en lugar del archivo del cuestionario de la escuela. Además, la moderada correlación entre la instrucción adaptativa y las prácticas de retroalimentación ( $r = .65$ ) sugiere una posible multicolinealidad, lo que dificulta aislar el efecto independiente de la retroalimentación.
Varianza no explicada: El modelo explica solo el 8.0% de la varianza total. Factores no medidos, como el logro académico previo, la capacidad cognitiva y características estructurales como el sistema escolar de turnos divididos de Kosovo (que limita el tiempo de instrucción), probablemente explican gran parte de la varianza no explicada.
Generalizabilidad: La falta de interacciones significativas de nivel cruzado puede deberse a la relativa homogeneidad de las prácticas de instrucción en las escuelas de Kosovo, lo que limita la capacidad de detectar efectos de moderación.

En consecuencia, los autores presentan sus hallazgos como "guía accionable" y "puntos de palanca" para la mejora en lugar de mecanismos causales definitivos, enfatizando la necesidad de futuras investigaciones longitudinales y la inclusión de variables de contexto escolar estructurales.